Pandas-时间（一）-数据类型：Timestamp（“时间戳”类型）【创建：①pd.Timestamp()-＞Timestamp；②pd.to_datetime(单个数据)】

爱被打了一巴掌 2023-09-29 09:29 104阅读 0赞

时刻数据代表时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据

## 一、pd.Timestamp()：用于生成单个时间戳 ##

from datetime import datetime
    import pandas as pd
    
    date1 = datetime(2016, 12, 1, 12, 45, 30)  # 创建一个datetime.datetime
    date2 = '2017-12-21'  # 创建一个字符串
    data3 = '2017-12-21 15:00:22'
    
    # 直接生成pandas的时刻数据 → 时间戳【数据类型为pandas的Timestamp】
    t1 = pd.Timestamp(date1)
    t2 = pd.Timestamp(date2)
    t3 = pd.Timestamp(data3)
    
    print("t1 = {0}, type(t1) = {1}".format(t1, type(t1)))
    print("t2 = {0}, type(t2) = {1}".format(t2, type(t2)))
    print("t3 = {0}, type(t3) = {1}".format(t3, type(t3)))

打印结果：

t1 = 2016-12-01 12:45:30, type(t1) = <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
    t2 = 2017-12-21 00:00:00, type(t2) = <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
    t3 = 2017-12-21 15:00:22, type(t3) = <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
    
    Process finished with exit code 0

## 二、pd.to\_datetime(单个数据)：用于生成单个时间戳 ##

pd.to\_datetime()：

*  如果是单个时间数据，转换成pandas的时刻数据，数据类型为Timestamp
 *  多个时间数据，将会转换为pandas的DatetimeIndex数据类型

pd.to\_datetime()：如果输入是单个时间数据，转换成pandas的时刻数据，数据类型为Timestamp

from datetime import datetime
    import pandas as pd
    
    # pd.to_datetime()：如果是单个时间数据，转换成pandas的时刻数据，数据类型为Timestamp
    date1 = datetime(2016, 12, 1, 12, 45, 30)
    date2 = '2017-12-21'
    t1 = pd.to_datetime(date1)
    t2 = pd.to_datetime(date2)
    print("t1 = {0}, type(t1) = {1}".format(t1, type(t1)))
    print("t2 = {0}, type(t2) = {1}".format(t2, type(t2)))
    print('-' * 100)

打印结果：

## 三、时间字符串与timestamp之间的转换 ##

### 1、时间字符串转化成时间戳 ###

将时间字符串转化成时间戳分为两步：

*  第一步：将时间字符串转换成时间元组
 *  第二步：将时间元组转换成时间戳类型

import time
    data['timestamp'] = data['OCC_TIM'].apply(lambda x:time.mktime(time.strptime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')))

其中，strptime函数是将字符串按照后面的格式转换成时间元组类型；mktime函数则是将时间元组转换成时间戳。

*  如果原始时间字符串格式为 “2018-03-22 16:31:18”，则函数中使用“%Y-%m-%d %H:%M:%S”格式；
 *  如果原始时间字符串格式为 “20180322163118”，则函数中使用“%Y%m%d%H%M%S”格式；  
    ![在这里插入图片描述][58de91c85dcb4a0aa45d78199622c604.png_pic_center]

## 四、时间字符串格式更改 ##

### 1、“2013-10-10 23:40:00” -->“2013/10/10 23:40:00” ###

a = “2013-10-10 23:40:00” ,想改为 a = “2013/10/10 23:40:00”

方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式

timeArray = time.strptime(a,  "%Y-%m-%d %H:%M:%S" )
    otherStyleTime = time.strftime( "%Y/%m/%d %H:%M:%S" , timeArray)

### 2、“20131010234000” -->“2013-10-10 23:40:00” ###

timeArray = time.strptime(a,  "%Y%m%d%H%M%S" )
    otherStyleTime = time.strftime( "%Y-%m-%d %H:%M:%S" , timeArray)

pandas的

pd_file['timestamp'] = pd_file['时间'].apply(lambda x:time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.strptime(str(x),'%Y%m%d%H%M%S')))

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参考资料：  
[【学习经典】时间序列处理（DatetimeIndex）][DatetimeIndex]  
[pandas实现将日期转换成timestamp][pandas_timestamp]  
[Python对DataFrame的 日期时间的处理][Python_DataFrame_]  
[python 时间字符串和时间戳之间的转换][python]  
[pandas实现将日期转换成timestamp][pandas_timestamp]  
[使用pandas怎么将日期转换成timestamp][pandas_timestamp 1]

[58de91c85dcb4a0aa45d78199622c604.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/58de91c85dcb4a0aa45d78199622c604.png#pic_center
[DatetimeIndex]: https://blog.csdn.net/weixin_42159940/article/details/94772349
[pandas_timestamp]: https://www.qb5200.com/article/361802.html
[Python_DataFrame_]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/158649570
[python]: https://blog.csdn.net/qq_37193537/article/details/78987949
[pandas_timestamp 1]: https://www.yisu.com/zixun/154408.html